LSTM模型的RMSE为0.016,MAE为0.012,MAE为0.032。 结论 本文提出了一种基于卷积神经网络和最小二乘支持向量机的短期用水量回归预测模型,称为CNN-LSSVM。该模型利用CNN提取时序数据中的特征,并使用LSSVM进行回归预测。实验结果表明,CNN-LSSVM模型在短期用水量预测任务上取得了优异的性能,优于传统方法和现有深度学习模型...
一种CNN-LSTM船舶运动极值预报模型.pdf,一种CNNGLSTM船舶运动极值预报模型 : , 摘要 针对船舶摇荡运动的短期极值预报 提出一种融合运动频谱信息的滑动窗口方法提取特 , ( ) ( ) , 征数据 在此基础上构建卷积神经网络 CNN 与长短时记忆 LSTM 网络的组合预报模型 其中 模块